什么是业务预测(Business Forecasting)？

业务预测是一个用于估计或预测未来模式的过程。管理人员、经理和分析师使用预测结果来帮助做出更明智的业务决策。例如，业务预测用于估计季度销售额、库存水平、供应链再订单，网站流量和风险敞口。虽然业务预测通常是通过使用统计技术来实现的，但数据挖掘对于拥有大量历史数据的企业也是一种有用的工具。高管、经理分析师使用业务预测工具来帮助决策。用于业务预测的工具取决于业务需求和涉及的数据量。这些工具包括电子表格，企业资源计划、先进的供应链管理系统和其他网络或网络技术。一般来说，所使用的工具应能方便地在部门或业务单位之间共享数据、从多个来源上传数据、各种分析技术和结果的图形化查看业务预测用于讨论季度销售额、库存水平、供应链再订购、网站流量和风险敞口三种商业预测方法可用于不同类型的数据和分析最常见的是时间序列模型，它的统计计算包括移动平均法、指数平滑法和Box-Jenkins法，时间序列模型的简单之处在于公式确定后，插入历史数据将输出预测结果，只有当历史数据显示出强烈的模式，未解释异常时才有用。解释模型是另一种业务预测方法，这些模型不需要与时间序列分析一样多的历史数据，以便获得有用的商业预测。线性回归、非参数相加和滞后回归是常用的方法。例如，线性回归可以用来确定网站流量将为期望的广告收入带来多少数据挖掘是商业预测的第三种方法，随着企业以数字格式收集和保存更多的数据，这种方法越来越受欢迎。这种方法依赖于从历史数据中筛选模式。这些数据通常是从不同部门、电子邮件和报告中检索和组合的。算法可以基于数据挖掘自动进行预测，比如亚马逊网站为顾客提供推荐书籍的系统。商业预测中的错误通常是由于软件问题，数学错误，不必要的调整和偏差。减少或消除误差可以通过重新计算、比较使用不同公式或方法时的结果、最小化调整和消除偏差的机会来实现估计值应清楚地说明估算值是如何产生的。与实际结果相比，初始预测值可能会被证明是不准确的，因此可能需要不断调整，以产生更强的未来预测值。